numpy.partition

numpy.partition(a, kth, axis=-1, kind='introselect', order=None) [source]

Возвращает отсортированную копию массива.

Создаёт копию массива с переупорядоченными элементами таким образом, что значение элемента в k-й позиции находится в той позиции, в которой оно было бы в отсортированном массиве. Все элементы, меньшие, чем элемент в k-й позиции, перемещаются перед этим элементом, а все равные или большие — за ним. Порядок элементов в двух разделах не определён.

Добавлена в версии 1.8.0.

Параметры:

a : array_like Массив, подлежащий сортировке. kth : int или последовательность целых чисел Индекс элемента для разбиения. Значение элемента в k-й позиции будет находиться в своей конечной отсортированной позиции, и все меньшие элементы будут перемещены перед ним, а все равные или большие элементы — за ним. Порядок всех элементов в разделах не определён. Если предоставлена последовательность k-х значений, все элементы, индексированные этими значениями k-х, будут одновременно разделены на их отсортированные позиции. axis : int или None, необязательно Ось, вдоль которой производится сортировка. Если None, массив сжимается перед сортировкой. По умолчанию -1, что сортирует по последней оси. kind : {‘introselect’}, необязательно Алгоритм выбора. По умолчанию ‘introselect’. order : str или список str, необязательно Когда a является массивом с определёнными полями, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать в первую, вторую и т. д. очередь. Поле может быть задано в виде строки. Не обязательно указывать все поля, но неуказанные поля всё равно будут использованы в том порядке, в котором они встречаются в dtype, для разрешения совпадений.

Возвращает:

partitioned_array : ndarray Массив того же типа и формы, что и a.

См. также

ndarray.partition

Метод для сортировки массива на месте.

argpartition

Непрямое разбиение.

sort

Полная сортировка

Примечания

Различные алгоритмы выбора характеризуются своей средней скоростью, производительностью в худшем случае, размером области работы и тем, являются ли они стабильными. Стабильная сортировка сохраняет элементы с одинаковым ключом в том же относительном порядке. Доступные алгоритмы имеют следующие свойства:

kind	скорость	худший случай	область работы	стабильность
‘introselect’	1	O(n)	0	нет

Все алгоритмы разбиения создают временные копии данных при разбиении по любой оси, кроме последней. Следовательно, разбиение по последней оси быстрее и использует меньше памяти, чем разбиение по любой другой оси.

Порядок сортировки комплексных чисел является лексикографическим. Если и действительная, и мнимая части не являются NaN, то порядок определяется действительными частями, за исключением случая, когда они равны, в этом случае порядок определяется мнимыми частями.

Примеры

>>> a = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> np.partition(a, 3)
array([2, 1, 3, 4])

>>> np.partition(a, (1, 3))
array([1, 2, 3, 4])